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使用opencv和dlib库在树莓派上实现人脸追踪和车流量追踪的代码
2023-10-25 00:56:52 深夜i     --     --
OpenCV DLIB Raspberry Pi 人脸追踪 车流量追踪

在现代科技的飞速发展下,计算机视觉的应用变得越来越广泛。其中,人脸追踪和车流量追踪成为了研究和应用得最为广泛的领域之一。本文将介绍如何使用opencv和dlib库在树莓派上实现人脸追踪和车流量追踪的代码。

首先,我们需要安装opencv和dlib库。在树莓派的终端中输入以下命令进行安装:


sudo apt-get install python3-opencv

sudo apt-get install python3-dlib

安装完成后,我们可以开始编写代码了。

首先,导入所需的库:

python

import cv2

import dlib

接下来,我们需要加载人脸检测器和人脸关键点检测器的预训练模型。这些模型可以从dlib官方网站下载。

python

# 加载人脸检测器

face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 加载人脸关键点检测器

landmark_predictor = dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")

然后,我们可以使用opencv打开摄像头,并对每一帧图像进行处理。首先,我们使用人脸检测器检测出图像中的人脸。然后,我们使用人脸关键点检测器获取人脸的关键点。

python

# 打开摄像头

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:

  # 读取一帧图像

  ret, frame = cap.read()

  # 将图像转换为灰度图像

  gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

  # 使用人脸检测器检测人脸

  faces = face_detector(gray)

  for face in faces:

    # 使用人脸关键点检测器获取人脸关键点

    landmarks = landmark_predictor(gray, face)

    # 在图像上绘制人脸关键点

    for i in range(68):

      x = landmarks.part(i).x

      y = landmarks.part(i).y

      cv2.circle(frame, (x, y), 2, (0, 255, 0), -1)

  # 显示图像

  cv2.imshow("Face Tracking", frame)

  # 按下"q"键退出循环

  if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

    break

# 关闭摄像头

cap.release()

# 关闭窗口

cv2.destroyAllWindows()

接下来,我们来实现车流量追踪的代码。车流量追踪可以通过计算连续帧之间的车辆位置来实现。我们需要在每一帧图像中检测车辆,并根据车辆的位置信息来计算车辆数量。

首先,我们需要加载车辆检测器的预训练模型。同样,该模型可以从dlib官方网站下载。

python

# 加载车辆检测器

car_detector = dlib.simple_object_detector("car_detector.svm")

然后,我们可以使用opencv打开摄像头,并对每一帧图像进行处理。首先,我们使用车辆检测器检测出图像中的车辆。然后,我们计算车辆数量,并在图像上绘制车辆框。

python

# 打开摄像头

cap = cv2.VideoCapture(0)

# 初始化车辆数量

car_count = 0

while True:

  # 读取一帧图像

  ret, frame = cap.read()

  # 使用车辆检测器检测车辆

  cars = car_detector(frame)

  # 更新车辆数量

  car_count = len(cars)

  # 在图像上绘制车辆框

  for car in cars:

    x = car.left()

    y = car.top()

    w = car.right() - x

    h = car.bottom() - y

    cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)

  # 在图像上显示车辆数量

  cv2.putText(frame, "Car Count: " + str(car_count), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2)

  # 显示图像

  cv2.imshow("Car Counting", frame)

  # 按下"q"键退出循环

  if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

    break

# 关闭摄像头

cap.release()

# 关闭窗口

cv2.destroyAllWindows()

以上就是在树莓派上使用opencv和dlib库实现人脸追踪和车流量追踪的代码。通过这些代码,我们可以轻松地实现人脸追踪和车流量追踪的功能,从而为安防、交通管理等领域的研究和应用提供有力的支持。

  
  

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